一种新的基于粗集的辐射源信号识别模型

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域。在深入研究粗糙集理论的基础上,将其引入辐射源识别问题中,给出了一种基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时给出了一种不依赖先验知识确定辐射源识别权值的新方法,并提出了一种新的分类规则。最后,进行了计算机仿真实验,并与经典的模糊模式识别及统计模式识别方法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

基于四元数估计角速率的陀螺故障定位

当卫星速率积分陀螺的配置冗余度不满足一致性检验条件时，不能单纯利用硬件冗余实现陀螺的故障定位。鉴于角度和角速度敏感器的输出通过卫星运动学相关，本文利用姿态测量敏感器的输出来诊断陀螺故障。首先根据姿态测量敏感器的输出得到卫星姿态四元数，进而根据四元数动力学方程得到粗略的姿态角速度信息，并将此角速度作为输出信息用于对卫星动力学方程的滤波，从而得到较精确的角速度信息，为单冗余度陀螺组件的故障定位提供解析冗余信息。利用四元数方法可以避免出现奇点。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于神经元的容错组合导航系统设计

本文讨论了容错组合导航系统中的多传感器信息融合问题，提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验，验证了这种方法的可行性，并分析了该研究领域所存在的问题，提出了可能解决的技术途径，并预测了未来的发展趋势。     

平台惯导系统中杆臂效应误差的研究与分析

杆臂效应误差是由于惯性测量组件安装位置与飞行器质心不重合而引起加速度计输出中的附加干扰加速度，它是惯导系统的主要误差源之一。本文从理论上系统、深入地分析了杆臂效应误差对导航系统精度的影响，并针对几种情况对系统进行了仿真。     

二次包封CMOS器件电子辐照实验研究

对CMOS器件54HCT00进行了复合材料的二次包封，研制了试验电路板，在器件加电工作下进行电子辐照试验的动态测试．结果表明，二次封装的器件抗总剂量的能力提高了1—2个数量级，得到了预期的数据和结果．这些工作为商用器件的空间开拓使用提供了很好的途径．     

单流体二维太阳风结构的磁流体力学模拟

在添加动量项的条件下，对单流体二维磁流体力学方程组进行模拟，得到了子午面上的太阳风结构，结果表明，添加动量项的形式及其被加入的位置对远区太阳风速度和质子密度有重要的影响。本文在适当的区域加入合适的动量项得出了远区太阳风速和质子密度与Ulysses观测基本符合的结果。文中给出了较合适的动量添加区域为3.5-10Rs(Rs为太阳半径）。     

飞机着陆系统的一种鲁棒H∞控制器设计

利用鲁棒H∞控制理论设计了某型飞机的自动着陆系统，讨论了飞机自动着陆过程的要求，分析了系统中可能受到的干扰，之后建立了H∞控制问题的系统模型，针对飞机着陆时的要求设计了一种鲁棒H∞控制器以抑制阵风的影响，仿真结果表明，所设计的控制器对自动着陆时的干扰具有较好的抑制能力，能使飞机很好地跟踪希望轨迹并满足着陆指标的要求。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

透射式水工质的高耦合效率激光推进模式

为了提高激光推进的耦合效率,防止光学器件污染,提出了透射式液体工质的激光推进模式。在这种推进模式中,Nd:YAG固体激光器中产生的450 mJ,7 ns激光穿过透明的玻璃基底后,与燃烧室中的液体推进剂相互作用,产生的等离子体在玻璃基底、燃烧室和液体推进剂的约束下膨胀,产生很高效率的动量转换,使靶获得初速度。纯水和黑墨水分别被用作推进剂,通过比较实验结果发现,在这种模式中墨水比水更适合做推进剂。通过改变燃烧室的长度和孔径,得到的耦合系数的最大值为17 858.3 N/MW。